Artificial Intelligence in Sports Science: A Systematic Review on Performance Optimization, Injury Prevention, and Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence (AI) is quickly revolutionizing sports science, providing researchers and practitioners with new means to support the optimization of performance, the improvement of rehabilitation, and the prevention of injuries. Although many AI interventions have been tested in sports, there is still insufficient methodologically sound evidence on the effectiveness and feasibility of AI to support and monitoring in the sport context. Objective: The purpose of this systematic review and meta-analysis was to pool the existed studies to investigate the effects of AI-based interventions on sport performance, injury prevention and rehabilitation in human participants. Methods: A comprehensive search of five databases (PubMed, Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, SPORTDiscus) was conducted for studies published from January 2015 to December 2024. Papers based on human subjects and reporting AI-based training or rehabilitation outcomes in sports/games were considered. Quality of the studies was determined using the Cochrane RoB 2.0 tool and Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects meta-analysis was conducted where the effect size was for SMD, and the I² statistic was used for heterogeneity. Sensitivity and publication bias tests were also performed. Results: There were 19 studies included in total, 17 of which could be used for meta-analysis. The meta-analysis demonstrated a significant and moderate-to-large effect of the AI interventions on the outcomes (SMD = 0.68, 95% CI: 0.52–0.84, p < 0.001). The subgroup analysis demonstrated superior effectiveness in injury prevention (SMD: 0.75) and rehabilitation (SMD: 0.69), and the machine learning methods were more effective than other AI modalities. There was moderate heterogeneity (I² = 58%). Sensitivity analysis verified that the results were robust, and Egger’s test revealed no obvious publication bias (p = 0.23). Conclusion: Applications of AI in sports AI interventions have significant potential to go a long way to increase performance of sports personnel, reduce risks or injuries and support sports rehabilitation. This work has implications for integrating sport performance and clinical practice with AI-based technologies. Standards for outcomes, methodological rigour, and ethical and pragmatic consideration of AI within sport participation are recommended for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».